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使用 WUS/BBMand GRF-GIFgenes 的新机会......
摘要 植物转化的广泛应用仍然具有挑战性，因为许多植物物种的植物再生和基于再生的转化效率极低。许多物种和基因型对传统的基于激素的再生系统没有反应。这种再生顽固性阻碍了许多技术在各种植物物种（包括观赏花卉、灌木和树木）中的应用，例如微繁殖、转基因育种和基因编辑。长期以来，人们一直在研究各种发育基因改善植物分生诱导和再生的能力。最近，有研究表明，形态发生调节基因 WUSCHEL 和 BABY BOOM 的组合和精细表达可以减轻它们的多效性并允许顽固性单子叶植物进行转化。此外，单独或与 GRF 相互作用因子 (GIF) 组合异位表达植物生长调节因子 (GRF) 可改善双子叶和单子叶物种的再生和转化。微调这些基因的表达为提高转化效率和促进新育种技术在观赏植物中的应用提供了新的机会。
COVID-19 疫苗 BJC 和 WUSM 员工
对获得 COVID-19 疫苗豁免的团队成员进行检测反映了我们安全和降低风险的核心价值。伊利诺伊州的法律也要求这样做。尽管接种疫苗的人可能会被感染，但他们的感染风险仍远低于未接种疫苗的人。BJC 的这项检测要求旨在为我们的员工和患者提供多层保护。这些保护包括：• 员工个人防护设备 • 症状筛查 • 员工自我监测和证明 • 患者和访客的入场筛查 • 任何有症状的员工都可以轻松进行检测 • 员工接触后检测 • 为所有可以接种疫苗的人接种疫苗 • 为那些因任何原因无法接种疫苗的人进行监测检测
使用数字孪生进行预测性维护 - WUR eDepot
背景：预测性维护是一种创建更可持续、更安全、更有利可图的行业的技术。创建预测性维护系统的关键挑战之一是缺乏故障数据，因为机器经常在故障前进行维修。数字孪生提供物理机器的实时表示并生成预测性维护算法可以使用的数据（例如资产退化）。自 2018 年以来，关于将数字孪生用于预测性维护的科学文献数量激增，这表明需要进行彻底的审查。目标：本研究旨在收集和综合专注于使用数字孪生进行预测性维护的研究，为进一步的研究铺平道路。方法：使用主动学习工具对已发表的使用数字孪生进行预测性维护的主要研究进行系统文献综述 (SLR)，其中分析了 42 项主要研究。结果：本 SLR 确定了使用数字孪生进行预测性维护的几个方面，包括目标、应用领域、数字孪生平台、数字孪生表示类型、方法、抽象级别、设计模式、通信协议、孪生参数以及挑战和解决方案方向。这些结果有助于在学术界和行业中使用数字孪生开发预测性维护的软件工程方法。结论：本研究是预测
华沙生命科学大学的年鉴-SGGW林业和木材技术编号117，2022：63-73（Ann。Wuls -sggw，for。和Wood Technol。117，20华沙生命科学大学的年鉴-SGGW林业和木材技术编号117，2022：63-73（Ann。Wuls -sggw，for。和Wood Technol。117，20
摘要：该研究的目的是分析从Hornbeam（Carpinus Betulus L.）和Yakal（Shorea astylosa foxw）中提取的定量和定性提取成分。木头。在微观结构和物理特性方面，彼此相似的两种木材，角质的木材（Carpinus betulus L.）和Yakal Wood（Shorea astylosa foxw。）菲律宾地方性的仍然很少了解到菲律宾。 木材是一种由称为木质纤维素的聚合物组成的材料，其中包括：（纤维素，木质素和半纤维素），但还包含许多提取和矿物质物质。 。 温带气候中木材的提取含量约为木材重量的5％。 由于存在多种化合物的多样性和多样性，因此很难识别。 然而，提取化合物对于树木和木材对生物学剂的抗性至关重要，例如真菌侵染或昆虫侵扰。 通常，死木（心材或芯木）的区域的特征是提取物的含量更高。 理解木材中提取物的化学成分可以有助于开发木材防腐剂和环保产品，并将成为绿色化学政策的一部分。 关键词：木材提取物，GC-MS，Yakal，Hornbeam简介仍然很少了解到菲律宾。木材是一种由称为木质纤维素的聚合物组成的材料，其中包括：（纤维素，木质素和半纤维素），但还包含许多提取和矿物质物质。。温带气候中木材的提取含量约为木材重量的5％。由于存在多种化合物的多样性和多样性，因此很难识别。然而，提取化合物对于树木和木材对生物学剂的抗性至关重要，例如真菌侵染或昆虫侵扰。通常，死木（心材或芯木）的区域的特征是提取物的含量更高。理解木材中提取物的化学成分可以有助于开发木材防腐剂和环保产品，并将成为绿色化学政策的一部分。关键词：木材提取物，GC-MS，Yakal，Hornbeam简介
ABET 自学报告 - WWU EECE
C. 选项 电气与计算机工程专业有两个方向：能源和电子。两个方向都包含一个共同的电气和计算机工程核心。能源课程包括高级电气和计算机工程课程以及科学、经济、政策和环境方面的跨学科课程。主题包括发电、控制和配电、能源转换和存储以及智能电网主题，例如系统分析、保护和稳定性、电机、电力电子、工业过程控制系统和嵌入式微控制器。项目通常是跨学科的，与能源研究所的教师合作。电子课程涉及嵌入式系统的电路、设备和固件的开发、设计和应用。内容包括数字和模拟电子、嵌入式微控制器、通信、控制和数字信号处理。
![已发布版本的引文 (APA)：Watkins, R., & Human, S. (2022)。需求感知人工智能：‘服务于 [人类] 需求’的人工智能。维也纳经济与商业大学。可持续计算论文系列第 2022/01 号 https://doi.org/10.57938/28484f0b-e246-499e-a185-040fa07e97ca](/simg/5/550224f41f8560ddc490f0450a81767776395b5e.png)
已发布版本的引文 (APA)：Watkins, R., & Human, S. (2022)。需求感知人工智能：‘服务于 [人类] 需求’的人工智能。维也纳经济与商业大学。可持续计算论文系列第 2022/01 号 https://doi.org/10.57938/28484f0b-e246-499e-a185-040fa07e97ca
我们的人工智能系统需要进一步关注（即对话、研究、指导方针、政策）和跨学科合作，以将需求构造发展为一种实用工具，用于塑造未来人工智能能够和应该实现的目标。需求是一个常见的词（例如“我需要咖啡”），因此人们很容易忽视这个词具有特定的含义、定义、内涵和力量。例如，它的力量源于语句的对象（如上例中的咖啡）似乎是绝对必要的并且没有替代品的内涵。换句话说，只有咖啡才能满足隐含的需求。咖啡可能不够，但茶或水绝对不行。我们通常会利用这种力量（政客和广告商也是如此），当我们使用“需求”这个词来有效地排除其他选择（比如，“人工智能公司需要政府监管”，而其他可行的选择可能是基于市场的手段、共同监管、自我监管和教育[5]）。我们这样做是因为需求陈述通常会诱导期望的相关行为（比如选择监管而不是其他替代方案）；尽管这通常会给定义需求的人和负责满足需求的人带来道德困难。在这些情况下，需求是一个非常强大的概念——然而我们对它仍然知之甚少或难以达成一致。值得强调的是，有需要（以及相应地满足需求）并不局限于个人。需求可以与不同类型的系统相关联（例如生命形式、组织、社会）。因此，需求感知的人工智能系统理想情况下应该可持续地考虑不同系统在不同层次和不同环境下的需求（复数）。
自我想象和VR培训-Scholarworks@cwu
情感唱歌会影响人声表现和观众的参与。中国大学使用传统的培训技术来教授理论和应用知识。自我想象是情感唱歌的主要训练方法。最近，虚拟现实（VR）技术已在多个领域应用于培训目的。在这项经验比较研究中，实施了一项VR培训任务，以引起歌手的情绪，并进一步帮助他们改善他们的情感歌唱表演。将VR训练方法与传统的自我想象方法进行了比较。通过进行两阶段的实验，通过情感的启发和情感歌唱表演进行了比较两种方法。在第一阶段，脑电图（EEG）数据是从受试者中收集的。在第二阶段，收集了自评报告和第三方教师的评估。通过采用最大值和最小值算法进行特征选择和支持向量机（SVM）来分析脑电图数据，以识别情绪。基于脑电图分类和主观量表的结果，VR可以更好地引起歌手的积极，中立和负面的情绪状态，而不是不使用这项技术（即自我想象）。此外，由于情绪激活的改善，VR带来了唱歌表演的改善。因此，VR似乎是一种有效的方法，可以改善和补充可用的声乐教学方法。
EWURA 五年战略计划 2021/22 ¶ 2025/26
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